В чем преимущества Transformer-based OCR систем перед традиционными алгоритмами?

Некоторые преимущества Transformer-based OCR-систем перед традиционными алгоритмами:

• Высокая точность. kmu.itmo.ru Трансформерные модели, например TrOCR, способны сохранять высокий уровень точности даже в условиях значительных искажений входных данных. kmu.itmo.ru Уровень точности TrOCR может достигать 96–97% по сравнению с примерно 60–70% для классических систем при идентичных условиях тестирования. kmu.itmo.ru
• Учёт контекста. mljourney.com Трансформеры способны понимать семантический контекст, что позволяет системе исправлять очевидные ошибки и обрабатывать неоднозначные символы, учитывая окружающий текст. mljourney.com
• Адаптивность. kmu.itmo.ru Возможность дообучения на новых данных позволяет существенно расширять функционал модели и применять её в новых областях, например, для распознавания рукописного текста или документов с нестандартным оформлением. kmu.itmo.ru
• Комплексное решение. products.documentprocessing.com Transformer-based OCR-системы объединяют обнаружение и распознавание текста в едином процессе. products.documentprocessing.com

Однако у трансформерных моделей есть и недостатки: они требуют высоких вычислительных затрат и имеют высокие требования к оборудованию. kmu.itmo.ru Кроме того, сложность архитектуры трансформеров затрудняет интерпретацию промежуточных результатов. kmu.itmo.ru

Таким образом, выбор метода распознавания зависит от конкретных требований задачи: для сложных документов и случаев, требующих высокой точности, трансформерные модели оказываются незаменимыми, а для задач, где критична скорость обработки и ограничены вычислительные ресурсы, традиционные системы могут быть предпочтительнее. kmu.itmo.ru